📍面试公司：金山云-武汉base🕐面试时间：26.4.9-半个小时左右💻面试岗位：AI应用平台开发❓面试问题：1、自我介绍2、慢SQL优化分析，解决了哪些问题，优化思路是怎么样的？3、针对Kafka消息丢失采取了哪些措施？如何保障消息不重复消费？(只回答了消费端幂等，没了解过生产端的幂等，但是好像是存在的)4、Cache aside模式的优劣是什么？5、项目中的RAG定位和工作流程是什么样的？6、RAG如何实现语义分块的？RAG评估用了哪些方法和指标，结果如何？7、聊AI Coding，使用过AI Coding写代码吗？有使用AI Coding进行项目迭代吗？8、AICoding在需求清...

投了2000份简历一个面试都没有，有友友看看简历吗😭自我感觉写的比较好了，连小厂也不约面

目前0实习，想找中大厂的暑期实习和日常实习，目前进度hot100快刷完了，八股看了一多半（但很多感觉忘记了）。恳求大佬们给出一些建议和指导😸

1. 自我介绍2. 训练一个 decoder-only 大模型时，为什么 embedding 层和 lm head 常常共享权重权重共享本质上是一种参数高效和统计一致性的设计。输入端 embedding 学到的是“token 到向量空间”的映射，输出端 lm head 学到的是“隐藏状态到词表概率”的映射，如果这两个空间本身就在描述同一个词表语义，那么共享权重可以减少冗余参数，并让输入语义空间与输出判别空间保持一致。从优化角度看，共享权重还能起到轻微正则化作用，尤其在词表非常大时更明显。代价是模型表达自由度下降了一点，但对大多数语言模型来说这个损失远小于收益。很多实现里会保留一个独立 bias...